EP1133418B1 - Verfahren zum erkennen der schwere eines fahrzeugzusammenstosses - Google Patents

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EP1133418B1
EP1133418B1 EP99958107A EP99958107A EP1133418B1 EP 1133418 B1 EP1133418 B1 EP 1133418B1 EP 99958107 A EP99958107 A EP 99958107A EP 99958107 A EP99958107 A EP 99958107A EP 1133418 B1 EP1133418 B1 EP 1133418B1
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crash
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crash sensors
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acceleration sensor
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    • B60R2021/01034—Controlling a plurality of restraint devices

Definitions

  • the invention relates to a method to detect the severity of a vehicle collision, in which the output signal of an acceleration sensor prepared and a neural network, which controls a trip unit for an occupant protection device.
  • a method is known from US 5,583,771 A. This will be the output signal a single acceleration sensor over a defined period of time stored in terms of its course and the waveform a number of information such as amplitude, velocity, etc. determined.
  • These Information is input to the neural network as input information, That decides whether a single airbag is ignited.
  • the known method has a plurality of disadvantages. For one thing it is Requires the course of the crash signal over a given period of time save and, of course, only then analyze it. The usage a single accelerometer does not allow all possible Vehicle collisions with sufficient certainty regarding their severity to recognize.
  • the reason for this is a normally existing directional dependence of acceleration sensors.
  • a side crash then usually can not or can detect a frontal crash at least not detected with the same accuracy.
  • Such a single Acceleration sensor is usually arranged centrally in the vehicle. conditioned Due to the vehicle structure, the deceleration takes place at the location of the acceleration sensor only delayed and in its course completely different from the course, like For example, it takes place at the impact of an obstacle. This usually leads to serious problems, the severity of the vehicle collision actually to recognize with sufficient precision. Also there is sometimes the problem to recognize the crash in time.
  • the invention is based on the object, a method of the aforementioned Kind of creating a much better statement about a vehicle collision supplies.
  • crash sensors offer the possibility of this Sensors not (only) centrally, but also on site to arrange at the places that be affected in a vehicle collision preferred.
  • a head-on collision there are places in the front area, for example on the engine mount, for a rear-end accident places in the area of the rear triangle.
  • a side crash can preferably be detected by sensors located in the side area of the vehicle are arranged. Due to the multitude of crash sensors, for example, a total of eight or more, not just a statement on the severity, but also on the course of the vehicle collision win.
  • the decentralized crash sensors and the central acceleration sensor provide a physically equivalent output at the same time. This is determined by a trigger signal, for example by one of the crash sensors or the acceleration sensor is then output, if its output signal exceeds a predetermined threshold. In a vehicle collision this will be the sensor that is at the impact of an object on next. This is most severely affected by all sensors and cause the other sensors to do so at the same time to deliver respective output signal. This time can be for example Detection of the impact position of the accident opponent 5 ms after the detection of a Vehicle collision be selected.
  • crash sensors deliver a physical size that is the same quality as has the size supplied by the accelerometer. It can work out as well to act on acceleration values.
  • the crash sensors are then, for example also built in the same way as the accelerometer and work according to the same physical principle.
  • a further improvement over the severity and course of a vehicle collision can then win if the output signal of the crash sensors and the acceleration sensor over time.
  • the first integration results in a statement about the speed or the relative speed at the respective location of the sensor.
  • the NN neural network
  • the NN is not constantly polled as in US 5,583,771 A, but it is triggered as in a conventional crash detection algorithm first in a crash, for example, characterized in that a filtered acceleration value exceeds a certain threshold.
  • some characteristic parameters of the acceleration profiles of several sensors are transferred to the NN as y values, but not their entire time course.
  • the characteristic values of the acceleration profiles are obtained on the basis of time window and / or temporal double integrals of the accelerations and / or various mathematical combinations of the different signal characteristics.
  • the number of inputs required in the NN is thus no longer a few tens to hundreds but only a small number (less than 10).
  • a reliable one Statement about the crash severity is not yet possible, the NN over another, compared to the first trigger threshold increased and a heavier crash corresponding trigger threshold triggered and questioned again become.
  • a modularity of the algorithm is made possible so that several units (several airbags, belt tensioners, etc.) of the Crash severity adapted to react.
  • the NN is called only after triggering and not constantly and besides because working with much more prepared data, is also the needed Effort already with in today's conventional control units and processors existing computing capacity feasible. Also, by the stronger Preparation of the signal data Results from crash simulations as sample data to be used for training.

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Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Erkennen der Schwere eines Fahrzeugzusammenstosses, bei dem das Ausgangssignal eines Beschleunigungssensors aufbereitet und einem neuronalen Netz zugeführt wird, das eine Auslöseeinheit für eine Insassenschutz-Einrichtung steuert. Ein derartiges Verfahren ist aus der US 5,583,771 A bekannt. Dabei wird das Ausgangssignal eines einzigen Beschleunigungssensors über einen definierten Zeitraum hinsichtlich seines Verlaufs gespeichert und aus dem Signalverlauf eine Reihe von Informationen wie Amplitude, Geschwindigkeitsverlauf usw. bestimmt. Diese Informationen werden als Eingangsinformationen in das neuronale Netz eingegeben, das darüber entscheidet, ob ein einziger Airbag gezündet wird.
Das bekannte Verfahren weist eine Vielzahl von Nachteilen auf. Zum einen ist es erforderlich den Verlauf des Crash-Signals über einen vorgegebenen Zeitraum zu speichern und naturgemäß erst im Anschluss daran zu analysieren. Die Verwendung eines einzigen Beschleunigungssensors ermöglicht nicht, sämtliche möglichen Fahrzeugzusammenstösse mit ausreichender Sicherheit hinsichtlich ihrer Schwere zu erkennen.
Ursache dafür ist eine normalerweise vorhandene Richtungsabhängigkeit von Beschleunigungssensoren. Ist der Beschleunigungssensor beispielsweise in der Lage, einen Frontalcrash zu erkennen, kann ein Seitencrash dann in der Regel nicht oder zumindest nicht mit derselben Genauigkeit detektiert werden. Ein derart einziger Beschleunigungssensor ist in der Regel zentral im Fahrzeug angeordnet. Bedingt durch die Fahrzeugstruktur erfolgt die Verzögerung am Ort des Beschleunigungssensors nur verzögert und in ihrem Verlauf völlig verschieden von dem Verlauf, wie sie beispielsweise am Auftreffort eines Hindernisses erfolgt. Dies führt in der Regel zu erheblichen Problemen, die Schwere des Fahrzeugzusammenstosses tatsächlich mit hinreichender Präzision zu erkennen. Auch gibt es dadurch mitunter das Problem den Crash rechtzeitig zu erkennen. Da das neuronale Netz naturgemäß anhand vorausgehender Signalverläufe für verschiedene Zusammenstosstypen trainiert wird, lässt die Betrachtung nur eines einzigen Sensorsignals erfahrungsgemäss keinen Rückschluss auf den weiteren Verlauf des Fahrzeugzusammenstosses zu, wenn wie bei der US 5,583,771 A nur der bisherige Verlauf eines Sensors analysiert wird. Demzufolge ist das bekannte Verfahren nur eingeschränkt tauglich. Es ermöglicht lediglich eine grobe Aussage und liefert lediglich ein brauchbares Kriterium für die Entscheidung, ob eine Insassenschutzeinrichtung überhaupt ausgelöst werden soll.
Aus der US-A-5 684 701 ist ein Verfahren zum Erkennen der Schwere eines Fahrzeugzusammenstosses bekannt, bei dem das Ausgangssignal eines zentralen Beschleunigungssensors aufbereitet und einem neuronalen Netz zugeführt wird, das eine Bildmustererkennung des Beschleunigungssignals durchführt und eine Auslöseeinheit für eine Insassenschutzeinrichtung steuert, wobei ein weiterer, im Bereich des Vorderbaus angeordneter, dezentraler Crash-Sensor vorgesehen werden kann, der Eingangssignale für das neuronale Netz liefert und wobei durch die Auslöseeinheit mehrere Insassenschutzeinrichtungen entsprechend der Schwere des Fahrzeugzusammenstosses ausgelöst werden.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art zu schaffen, das eine wesentlich bessere Aussage über einen Fahrzeugzusammenstoss liefert.
Die Erfindung löst diese Aufgabe durch die Merkmale des Patentanspruchs 1.
Die Verwendung einer Mehrzahl von Crash-Sensoren bietet die Möglichkeit, diese Sensoren nicht (nur) zentral, sondern auch vor Ort an den Stellen anzuordnen, die bei einem Fahrzeugzusammenstoss bevorzugt in Mitleidenschaft gezogen werden. Für einen Frontalzusammenstoss sind es Orte im Bereich des Vorderbaus, beispielsweise am Motorträger, für einen Auffahrunfall Orte im Bereich des Hinterbaus. Ein Seitencrash lässt sich vorzugsweise durch Sensoren detektieren, die im Seitenbereich des Fahrzeugs angeordnet sind. Durch die Vielzahl von Crash-Sensoren, beispielsweise insgesamt deren acht oder mehr, lässt sich nicht nur eine Aussage über die Schwere, sondern auch über den Verlauf des Fahrzeugzusammenstosses gewinnen.
Die dezentralen Crash-Sensoren und der zentrale Beschleunigungssensor liefern ein physikalisch gleichwertiges Ausgangssignal für denselben Zeitpunkt. Dieser ist bestimmt durch ein Triggersignal, das beispielsweise durch einen der Crash- Sensoren bzw. den Beschleunigungssensor dann ausgegeben wird, wenn dessen Ausgangssignal einen vorgegebenen Schwellwert überschreitet. Bei einem Fahrzeugzusammenstoss wird dies der Sensor sein, der dem Auftreffort eines Objekts am nächsten liegt. Dieser wird am stärksten von allen Sensoren in Mitleidenschaft gezogen und veranlasst die anderen Sensoren, zu ein und demselben Zeitpunkt das jeweilige Ausgangssignal zu liefern. Dieser Zeitpunkt kann beispielsweise zur Detektion der Aufprallposition des Unfallgegners 5 ms nach dem Erkennen eines Fahrzeugzusammenstosses gewählt sein.
Die Verwendung eines neuronalen Netzes bietet in der Anwendung auf eine Vielzahl von Crash- bzw. Beschleunigungssensoren den besonderen Vorteil, auch bei Ausfall eines oder mehrerer Sensoren noch eine Aussage über die Schwere und den Verlauf des Fahrzeugzusammenstosses liefern zu können. Im Gegensatz dazu ist bei der US 5,583,771 A der Ausfall des einzigen Sensors verbunden mit der Unmöglichkeit, überhaupt eine Aussage über den Fahrzeugzusammenstoss zu liefern.
Die Crash-Sensoren liefern eine physikalische Größe, die die gleiche Qualität wie die vom Beschleunigungssensor gelieferte Größe besitzt. Es kann sich dabei ebenfalls um Beschleunigungswerte handeln. Die Crash-Sensoren sind dann beispielsweise auch in der gleichen Weise wie der Beschleunigungssensor aufgebaut und arbeiten nach demselben physikalischen Prinzip.
Eine weitere Verbesserung über die Schwere und den Verlauf eines Fahrzeugzusammenstosses lässt sich dann gewinnen, wenn das Ausgangssignal der Crash-Sensoren und des Beschleunigungssensors über die Zeit integriert werden. Bei der ersten Integration ergibt sich damit eine Aussage über die Geschwindigkeit bzw. die relative Geschwindigkeit am jeweiligen Ort des Sensors.
Eine deutliche Verbesserung hinsichtlich des Aussagewertes lässt sich dann gewinnen, wenn die Ausgangssignale der Sensoren zweimal über die Zeit integriert werden. Das Ergebnis ist eine Aussage über den zurückgelegten Weg des Sensorortes. Die Aufbereitung dieser Information im neuronalen Netzwerk geschieht schnell und lässt meist bereits nach einem kurzen Verlauf des Fahrzeugzusammenstosses weitreichende Aussagen über den weiteren Verlauf des Zusammenstosses zu. Ist der Zeitpunkt, zu dem die Aussage über den zurückgelegten Weg gewonnen wird, beispielsweise wiederum gleich 5 ms zur Detektion des Aufprallortes nach dem Feststellen eines Fahrzeugzusammenstosses gewählt, liegt nach wenigen ms eine ausreichende Information vor, die es ermöglicht, bedarfsgerecht verschiedene Insassenschutzeinrichtungen zu aktivieren, bzw. sich auf einen mit hoher Wahrscheinlichkeit zu erwartenden Crashverlauf einzustellen. Neben der Anzahl der Insassenschutzeinrichtungen, die angesteuert werden, kann auch die Intensität, mit der diese Einrichtungen zur Wirkung gebracht werden, mit Hilfe des neuronalen Netzwerkes vorgegeben werden.
In der Beschreibung der Erfindung wurde bisher nur der Fall betrachtet, bei dem die Eingangssignale nur einmalig zu einem definierten Zeitpunkt in das neuronale Netz eingegeben werden. Eine weitere Verbesserung der Zuverlässigkeit der Aussage, ob und in welchem Umfang Insassenschutzvorrichtungen aktiviert werden müssen, kann erzielt werden, indem die aus den Ausgangssignalen des Beschleunigungssensors und der Crash-Sensoren gebildeten physikalischen Größen zu aufeinanderfolgenden definierten Zeitpunkten als Eingangssignale in das neuronale Netz eingegeben werden. Dies ist unter zwei Gesichtspunkten vorteilhaft.
Einerseits kann überprüft werden, ob die "Voraussage" über den weiteren Crashverlauf, wie sie anhand der vorangangenen Eingangssignale erfolgt ist, zutreffend ist. Gegebenenfalls muss eine Korrektur des Aktivierungsprogramms der Insassenschutzvorrichtungen vorgenommen werden.
Andererseits können auch Einflüsse berücksichtigt werden, die außergewöhnlich sind und/oder aus den vorhergehenden Eingangssignalen heraus nicht oder nicht deutlich genug erkennbar sind. Ein Beispiel hierfür ist der Pfahlaufprall, wo das Hindernis oft erst spät erkannt wird, nachdem dieses schon sehr weit in das Fahrzeug eingedrungen ist.
Damit ergibt sich insgesamt ein Verfahren, das es mit geringem Aufwand ermöglicht, schnell und sicher Aussagen über die Schwere und den Verlauf eines Fahrzeugzusammenstosses zu liefern und Insassenschutzeinrichtungen bedarfsgerecht anzusteuern.
Das NN (=Neuronale Netz) wird nicht wie bei der US 5,583,771 A ständig befragt, sondern es wird wie bei einem herkömmlichen Crashdetektionsalgorithmus zunächst in einem Crashfall getriggert, z.B. dadurch, daß ein gefilterter Beschleunigungswert eine gewisse Schwelle überschreitet. Daraufhin werden einige charakteristische Kennwerte der Beschleunigungsverläufe von mehreren Sensoren als y-Werte, nicht aber deren gesamter zeitliche Verlauf dem NN übergeben. Die Kennwerte der Beschleunigungsverläufe werden anhand von Zeitfenster- und/oder zeitlichen Doppelintegralen der Beschleunigungen und/oder diversen mathematischen Kombinationen der unterschiedlichen Signalkennwerten gewonnen. Die Anzahl der erforderlichen Eingänge in das NN ist damit nicht mehr einige Dutzend bis Hunderte sondern nur noch eine kleine Anzahl (unter 10).
Das Ausgangssignal des NN führt auch nicht zur direkten Ansteuerung der Airbags (FIRE/NOFIRE) sondern besteht in einem Parameter, welche die "Crashschwere" beschreiben (z.B. x=(Aufprallposition, Aufprallgeschwindigkeit,...) ). Wenn eine zuverlässige Aussage über die Crashschwere noch nicht möglich ist, kann das NN über eine weitere, gegenüber der ersten Triggerschwelle erhöhten und einem schwereren Crash entsprechenden Triggerschwelle getriggert und nochmals befragt werden.
Durch die Ermittlung einer Crashschwere wird eine Modularität des Algorithmus ermöglicht, so daß mehrere Einheiten (mehrere Airbags, Gurtstraffer, usw.) der Crashschwere angepaßt reagieren können.
Weil das NN nur nach Triggerung und nicht ständig aufgerufen wird und außerdem weil mit mit sehr viel stärker aufbereiteten Daten gearbeitet wird, ist auch der benötigte Aufwand schon mit der in heutigen konventionellen Steuergeräten und Prozessoren vorhandenen Rechenkapazität realisierbar. Auch können durch die stärkere Aufbereitung der Signaldaten Ergebnisse aus Crashsimulationen als Beispieldaten zum Training verwendet werden.

Claims (7)

  1. Verfahren zum Erkennen der Schwere eines Fahrzeugzusammenstosses, bei dem das Ausgangssignal eines Beschleunigungssensors aufbereitet und einem neuronalen Netz zugeführt wird, das eine Auslöseeinheit für eine Insassenschutz-Einrichtung steuert, wobei zum Erkennen auch des Verlaufs des Fahrzeugzusammenstosses insgesamt acht oder mehr Crash-Sensoren vorgesehen sind, die eine dem Ausgangssignal des Beschleunigungssensors gleiche oder ähnliche physikalische Größe liefern, dass diese Ausgangssignale zu einem definierten Zeitpunkt gleichzeitig als Eingangssignale in das neuronale Netz eingegeben werden, und dass durch die Auslöseeinheit mehrere Insassenschutzeinrichtungen entsprechend der Schwere und des Verlaufs des Fahrzeugzusammenstosses gesteuert werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Crash-Sensoren eine Information über die jeweiligen relativen Geschwindigkeiten der Sensor-Orte liefern.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Crash-Sensoren eine Information über die jeweilige relative Verschiebung der Sensor-Orte liefern.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Crash-Sensoren ebenfalls Beschleunigungssensoren sind.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Ausgangssignale der Crash-Sensoren und des Beschleunigungssensors über die Zeit integriert werden.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Ausgangssignale der Crash-Sensoren doppelt über die Zeit integriert werden.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß die aus den Ausgangssignalen des Beschleunigungssensors und der Crash-Sensoren gebildeten physikalischen Größen zu aufeinanderfolgenden definierten Zeitpunkten als Eingangssignale in das neuronale Netz eingegeben werden.
EP99958107A 1998-11-25 1999-11-22 Verfahren zum erkennen der schwere eines fahrzeugzusammenstosses Expired - Lifetime EP1133418B1 (de)

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